【MATLAB】EWT_ MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法

2024-02-28 217

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简介： 【MATLAB】EWT_ MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法

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1 基本定义

EWT_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法结合了经验小波变换（EWT）、多尺度特征提取（MFE）、支持向量机（SVM）和长短期记忆神经网络（LSTM）的优点，旨在实现对复杂时间序列数据的高精度预测。以下是关于该算法的详细介绍：

1. 经验小波变换（EWT）

EWT是一种自适应的小波变换方法，它根据时间序列数据的特性来构造小波。与传统的小波变换相比，EWT不需要预先定义小波基函数，而是根据数据本身来构造小波，因此更加灵活和自适应。
EWT通过将时间序列数据分解为一系列小波系数，能够捕捉到数据中的不同频率和尺度成分。这些小波系数提供了对原始数据的多尺度表示，有助于后续的特征提取和预测。

2. 多尺度特征提取（MFE）

MFE技术用于从EWT得到的小波系数中提取多尺度特征。这些特征可能包括统计特性、频域特性、时域特性等，它们共同描述了数据在不同尺度上的行为。
通过多尺度特征提取，算法能够捕捉到原始数据中的局部和全局模式，为后续的预测模型提供丰富而具有代表性的信息。

3. 支持向量机（SVM）

SVM是一种常用的监督学习算法，特别适用于处理分类和回归问题。在时序预测中，SVM可以利用历史数据和MFE提取的多尺度特征来训练预测模型。
该模型通过寻找最优超平面来最大化分类间隔，从而实现数据的分类或回归。SVM在处理高维数据和非线性关系方面表现出色，有助于提高预测的准确性。

4. 长短期记忆神经网络（LSTM）

LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），特别擅长处理长时间序列数据。它通过内部的门控机制和存储单元来捕捉序列中的长期依赖关系。
在EWT_MFE_SVM_LSTM算法中，LSTM被用来进一步优化SVM的预测结果。具体而言，将EWT得到的小波系数和MFE提取的多尺度特征作为LSTM的输入，通过LSTM的学习和预测，实现对原始时间序列的更精确预测。

综上所述，EWT_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法结合了经验小波变换、多尺度特征提取、聚类后展开支持向量机和长短期记忆神经网络的优点，实现了对原始时间序列数据的高精度和稳定预测。这种算法在金融市场预测、气象预报、能源消耗预测等领域具有广泛的应用前景。然而，需要注意的是，该算法的计算复杂度较高，需要适当的优化和调整以适应不同的应用场景。